「自社でもAIを活用したいが、何から手をつけていいか分からない…」多くの企業のDX担当者が、同じ壁の前で立ち尽くしています。特に製造業の現場では、長年の経験と勘に頼った「匠の技」が生産を支えている一方で、それが業務の属人化を招き、未来への足かせとなっているケースも少なくありません。もし、その複雑なパズルを解くような生産計画を、AIが一瞬で最適化してくれるとしたら？ 今日は、化学メーカーの日本触媒が、まさにその課題を乗り越えたリアルな成功事例を詳しく見ていきましょう。これは特別な企業の特別な話ではありません。あなたの会社の明日を変えるかもしれない、一つの確かな道筋です。
日本触媒がAIで乗り越えた壁
導入前の課題：複雑なパズルに忙殺される日々
化学製品メーカーである日本触媒の生産現場は、常に複雑な課題に直面していました。同社が手がけるのは、多品種の製品を同一の設備で切り替えながら生産する「バッチ生産」。これは、顧客の多様なニーズに応える柔軟性を持つ一方で、生産計画の立案が極めて難しいという宿命を背負っています。納期、原料の在庫、設備の稼働状況、製品ごとの製造条件、そして切り替えに伴う時間ロスやコスト。これら無数の制約条件をすべて考慮し、最も効率的な生産順序を導き出す作業は、熟練担当者の頭脳と経験だけが頼りでした。
AI導入以前、その重要な任務は、巨大な表計算ソフトの上で繰り広げられる、まさに職人芸でした。担当者は、膨大な行と列が並ぶ画面と睨めっこしながら、まるで立体パズルを解くように、手作業で計画を組み立てていきます。どの製品をどの順番で製造すれば、設備の切り替え回数を最小限に抑えられるか。急なオーダー変更に、どう対応すれば全体の生産計画への影響を最小化できるか。その最適解は、担当者の頭の中にしかないノウハウの集合体であり、言語化して共有することは困難でした。結果として、計画作成業務は完全に属人化。担当者は常にプレッシャーにさらされ、彼が休めば業務が滞るというリスクを常時抱えていたのです。深夜まで続く調整作業も珍しくなく、後継者の育成もままならない状況は、組織にとって大きな経営課題となっていました。
解決の鍵：データに基づいたAIの選定と活用
「このままでは、事業の成長に追いつけない」。経営層と現場が共有した危機感が、変革への大きな推進力となりました。人間の能力だけでは、この複雑怪奇なパズルを解き続けるには限界がある。そう判断した日本触媒は、AIによる生産計画の最適化へと舵を切ります。彼らが選んだのは、AI最適化ソリューション「Optium/Planium」でした。選定の決め手は、同社のバッチ生産が持つ複雑な制約条件をモデル化し、高速で実用的な最適解を導き出せる能力にありました。
導入プロセスは、決してAIに丸投げするようなものではありませんでした。まず、過去の生産実績、各製品の製造プロセス、設備の制約条件といった膨大なデータをAIに学習させることから始めました。そして初期段階では、AIが弾き出した生産計画案を、熟練担当者が自身の経験と照らし合わせて徹底的に検証。「なぜAIはこの順番を選んだのか」「このパターンは現場の運用に耐えうるか」といった議論を重ねることで、AIの思考プロセスと現場の知見をすり合わせていったのです。このプロセスは、AIの精度を高めるだけでなく、現場の担当者がAIを「仕事を奪う脅威」ではなく、「自分の判断を支援してくれる優秀な相棒」として受け入れるための、重要な信頼醸成の期間となりました。AIが出した最適解とベテランの経験知が融合することで、単なる自動化を超えた、新しい計画立案の形が生まれ始めたのです。
驚きの成果：劇的な時間短縮と、創出された新たな価値
AI導入がもたらした変化は、劇的なものでした。これまで熟練担当者が数週間かけてようやく完成させていた3ヶ月分の生産計画が、AIによってわずか30分で作成可能になったのです。この圧倒的な時間短縮は、担当者を単純作業から解放しただけでなく、企業全体のスピード経営を加速させました。急な需要変動やトラブルが発生しても、即座に最適な再計画を立案できるようになったことで、市場の変化に対する俊敏性が格段に向上したのです。
定量的な成果はそれだけではありません。AIによる最適化は、これまで人間では気づけなかった非効率な部分をあぶり出し、生産設備の切り替え回数を従来比で2〜3割も削減することに成功しました。切り替え時間の短縮は、そのまま生産能力の向上に直結し、企業の収益性を大きく改善させました。しかし、最大の成果は、創出された「新たな価値」かもしれません。属人化から解放されたことで、ベテラン担当者は長年の経験を活かし、より付加価値の高い業務、例えば生産プロセス全体の改善提案や若手の育成などに時間を使えるようになりました。彼らの暗黙知が形式知化され、組織全体の資産となったのです。 tediousな作業から解放された社員のモチベーションは向上し、組織には新たな挑戦を歓迎する前向きな文化が生まれつつあります。AIは単なるツールではなく、働き方そのものを変革する触媒となったのです。
明日から真似できる！この事例から学ぶべき3つのポイント
- ポイント1：「聖域」にこそAI活用の鉱脈がある
長年の経験と勘に依存する属人化した業務は、一見すると自動化が難しい「聖域」に見えます。しかし、日本触媒の事例が示すように、こうした複雑で職人芸的な領域こそ、AIによる標準化・最適化の効果が最も劇的に現れる鉱脈です。あなたの会社で「あの人にしかできない」と言われている業務は何か。そこからAI活用の検討を始めるのが成功への近道です。 - ポイント2：スモールスタートで現場の信頼を勝ち取る
いきなりAIに全ての業務を任せるのは、現場の反発を招きかねません。まずはAIを「優秀なアシスタント」と位置づけ、AIが提示した案を人間が最終判断するという体制でスタートすることが重要です。AIの提案とベテランの知見を比較検証するプロセスを通じて、現場の納得感を得ながらAIの精度を向上させていく。この二人三脚のアプローチが、スムーズな導入と定着の鍵を握ります。 - ポイント3：目的を明確にする（時間短縮か、効率向上か、両方か）
「AIを導入すること」が目的になってはいけません。日本触媒は「計画作成時間の短縮」と「生産効率の向上（切り替え回数削減）」という明確なゴールを設定していました。AIで何を解決したいのか、どんな状態を目指すのかを具体的に定義することが、適切なソリューション選定と、導入後の効果測定を成功に導きます。
日本触媒の挑戦は、AIが単なる業務効率化ツールではなく、企業の構造的な課題を解決し、競争力そのものを高める戦略的パートナーとなり得ることを明確に示しています。長年続いてきた「匠の技」への依存という根深い課題も、データに基づいた適切なAI活用によって乗り越えることができるのです。AI導入は、壮大なプロジェクトである必要はありません。まず、小さな一歩から始まります。あなたの会社では、どこから始められそうでしょうか？
免責事項：本記事で紹介する事例は、公開情報に基づいています。情報の正確性、完全性、最新性を保証するものではなく、同様の成果を保証するものでもありません。AIソリューションの導入を検討される際は、ご自身の責任において詳細な調査と比較検討を行ってください。
